※長文のため、テキストの読み上げ機能の使用を想定しております。各OS標準搭載のアクセシビリティ機能(読み上げコンテンツ)でも良いですが、個人的にはMicrosoft Edgeブラウザの「音声で読み上げる」機能をおすすめします。
ほとんどの人々が、本当に高品質なショートフィルムを作ることができるようになるでしょう。それは、あなたが持っている予算や所属するスタジオに基づくものではなく、あなたの創造性やストーリー感覚、そして新しいことを行うことに基づくものになるでしょう。そして、それはかなりエキサイティングな世界だと思います。
ただWikipediaの記事を読んだだけでは、覚えていなかったでしょうし、理解さえしていなかったかもしれません。しかし、これは4ヶ月前にキーゴ3と私が交わした会話であり、私は今、それを深く理解しており、忘れることはありません。これは、ソクラテス式対話の力を示しています。それは、教師が行うのと同じくらい多くのことをテーブルに持ち込むことを強いるのです。
あなたは、私たちが今話しているのと同じように、キーゴとチャットできるようになるでしょう。キーゴはあなたとアイコンタクトを取り、あなたの表情を読み取り、あなたがフラストレーションを感じていることを察知することができるようになるでしょう。そして、私たちはそれがあまりにも不気味にならないようにいくつかのガードレールを設ける必要があることは分かっていますが、それを上手く使えば非常に強力なものになる可能性があります。
あなたの本を読んでいて、それがAIと教育についてだけでなく、AIが私たちの壁にどのように適合するかについてのあなたのビジョンに関する本だと気づきました。キーゴは非常にパーソナライズされた体験です。それはまさに、キーゴと学生だけの関係ですが、私たち人間の多くは協力することに関するものです。教室では他の人がいて、十分ではないかもしれませんが、それでも協力します。このパーソナライズされた家庭教師への移行についてどのように考えていますか？私たちの協力する能力はどうなるでしょうか？人々はどのようにグループとして協力することを学ぶのでしょうか？
こんにちは、アレクサンダーです。AGI以前へようこそ。私にとって、AIの肯定的な影響について考えると、教育が最も興奮させられ、深遠に感じられるものです。これは、教育者であり親である私個人としてだけでなく、より広い意味で、アクセス可能で高品質な教育が偉大な平等化装置であると真に信じているからです。しかし、教育におけるAIの肯定的なストーリーは、決して単純明快なものではありません。ChatGPTが登場したとき、教育コミュニティはかなり否定的な反応を示しました。しかし、今日のゲストであるサルは、そこに機会を見出した人の一人でした。
昨年3月、カーン・アカデミーは、ChatGPTの背後にあるモデルであるGPT-4を搭載した一種の人工知能の教育助手、カン・アミーゴを立ち上げました。これは、アレクサンダー大王がアリストテレスから受けたのと同じタイプの個人指導を、世界中のすべての子どもたちに提供することを目指すAI教育助手です。また、彼は「勇敢な新世界：AIが教育をどのように革命化し、なぜそれが良いことなのか」という本も書きました。私は強くお勧めします。
今日、私たちはこの本で提示されているビジョン、AIが教育にもたらす機会、そしてその過程で生じる課題について話し合いました。
サル、ここにいてくれて嬉しいです。
アレクサンダー、招いてくれてありがとう。
11月2022年、ChatGPTが登場します。多くの人々がそれを、教育を大きく損なう、あるいは存在を脅かすテクノロジーとして見ていました。しかし、あなたではありませんでした。それを見たときの最初の思考は、本質的にはカン・アミーゴになったものでした。なぜそのような結論に至ったのでしょうか？
実際、ChatGPTが特に登場したとき、私は少し落胆しました。その理由を説明しますが、その後の展開についても話します。
そこから約3、4ヶ月前に遡ると、OpenAIのサム・アルトマンとグレッグ・ブロックマンが私たちのチームに連絡してきました。彼らは「次のモデルを訓練しているんだ。これはGPT-4になる予定だけど、これはとても興味深いモデルになると思う。私たちは、社会的に肯定的な使用例を先導したいんだ。人々が信頼する組織と一緒に。だから、カーン・アカデミーが何かに活用できるかどうか探りたい」と言いました。
私は懐疑的でした。GPT-2とGPT-3はとてもクールで、驚くほどクールだと思いましたが、本番環境で使用する準備ができているとは思っていませんでした。しかし、GPT-4ができることを見たとき – これは2022年8月頃だったと思いますが、私たちは世界で最初にGPT-4を見た人々の一人だったと思います – 荒削りな部分はありましたが、生成AIがすぐにできるとは誰も思っていなかったことができました。それは本当に人格を持ち、会話を進め、推論を行うことができるように見えました。これは人工知能にとって大きな分野です。
カーン・アカデミーの全てについて考えると、多くの人々は私がいとこたちを教えることから始まったことを知っています。そして、彼らのためにソフトウェアを書き始め、ビデオを作り始めました。過去15年以上にわたって私たちが行ってきたことは全て、優れた個人指導者が行うことをスケールアップしようとする試みでした。
そして、GPT-4ができることを見たとき、私たちは「これは全てを変える」と言いました。これにより、私たちはより個人指導に傾倒することができるでしょう。
すぐに探索を始めると、カーン・アカデミー内で議論が起こることは想像できると思います。これは2022年の9月、10月に起こっていました。私たちは全員OpenAIとの非開示契約の下にあり、公に話すことはできませんでした。家族にさえ話すことができませんでした。
しかし、私たちは「これはクールだ」と言っていました。しかし、事実を作り上げたり、幻覚を起こしたりしたときにどう対処するのか？数学の誤りにどう対処するのか？人々はカーン・アカデミーを信頼して数学などを学んでいます。安全性にどう対処するのか？18歳未満のユーザーが使用する場合はどうするのか？監視はどうするのか？カンニングにどう対処するのか？これはクールなツールですが、誰かが答えを求めたら答えを与えることができるのは明らかでした。
そこで、私はチームに「これらのリスクを全て書き出そう。しかし、それらを機能に変えよう」と勧めました。教師がどんなことが起こっているかを見ることができるようにしよう。AIを使って – OpenAIと協力してこれを行いました – カン・モデレートを使用し、何か問題があるように見えたら自動的に教師や親にメッセージを送るようにしよう。
将来キーゴとなるものに、答えを与えないように、そして答えを与えるのを非常に難しくするようにプロンプトしよう。しかし、良心的な家庭教師のように、ソクラテス式で前に進めるようにしよう。
これらの機能を10月と11月に秘密裏に構築していました。そして、11月29日 – 11月29日だったと思いますが – ChatGPTが登場しました。ご存じのように、時々ChatGPTはモデル自体と同義語として使われますが、ChatGPTは実際には最初はGPT-3.5の上に構築されたアプリケーションであり、現在は明らかに4やその他のモデルで動作することができます。
私はすぐにOpenAIのグレッグ・ブロックマンにSlackで連絡しました。「ねえグレッグ、何が起こっているの？私たちを非開示契約の下に置いて、何も話せないようにしているのに、何かを立ち上げたの？GPT-4は2023年3月まで立ち上げないと思っていたのに」と言いました。
グレッグはすぐに「いや、何も立ち上げるつもりはなかったんだ。既に公開されているモデル、GPT-3.5の上にチャットインターフェースを置いただけだ」と言いました。そして、世界中が大騒ぎになりました。
そして、あなたが言及したように、多くの教育者がすぐに非常に懸念を示しました。ChatGPTに物事を書かせたり、宿題の一部をさせたりできることが明らかだったからです。12月、さらには1月には、多くの学校システムがそれを禁止し始めるのを私たちはすぐに目にしました。
私は当時、私たちが何をしているかについて話すことはできませんでしたが、テレビに出て人々に「赤ちゃんを風呂の水と一緒に捨てないようにしましょう。これらは職場で人々が開発しなければならないスキルです。これらのツールをどのように使用するか、学習を強化し、実際にカンニングを防ぐだけでなく、カンニングを弱体化させる方法があるかもしれません」と言っていました。
良いニュースは、3月15日が来たとき – これはGPT-4が立ち上がり、GPT-4を活用したキーゴが立ち上がった日ですが – 学校システムは完全に方向転換していました。彼らは「ChatGPTは若い学生には適していないかもしれない。産業用ツールの使い方を学んでいる場合は、特定のケースでは適切かもしれない。しかし、誰かが同じテクノロジーを取り、適切なガードレールを設け、教育環境に特化させ、カンニングを許さないようにできれば、それは本当にエキサイティングかもしれない」と言っていました。
そして、私たちがキーゴを見せることができたとき、それは非常に肯定的な反応を得ました。
そうですね、ここには解きほぐすべきことがたくさんありますね。では、順を追って見ていきましょう。予想よりも少し早かったため、あなたは少し困惑したのですね。そして、ある意味でサプライズが台無しになってしまったわけです。しかし、あなたの周りの誰も知らない未来のことを知っている世界に生きるというのは、どのような感じだったのでしょうか？そのような状況にどのように対処されましたか？
そうですね、がっかりしました。サプライズが台無しになってしまったというのもありますが、それ以上に、生成AIが主流に、特に教育界に足を踏み入れた最初の一歩が「これはカンニングに使えるかもしれない」というものだったからです。ちなみに、今でもそれは可能です。また、まだ幻覚を起こす可能性があり、数学にはあまり得意ではありません。
そのため、私はさらに、赤ちゃんを風呂の水と一緒に捨ててしまうのではないかと心配になりました。教育界が大規模言語モデルと全く関わりたくないと言ってしまうのではないかと。それは残念なことです。なぜなら、学習者や教師を助け、私たちはそれに取り組んでいたからです。
サムとグレッグが最初にGPT-4を見せてくれたとき、私は「これはカーン・アカデミーの未来だ。カーン・アカデミーをこれを中心に再構築しよう」と言いました。そして、それ以来ずっとそうしてきました。
世界の残りの部分が知らないことを知っているという点については、はい、秘密を守るのは苦手です。正直に言いますが、これは私が今まで守った中で最も難しい秘密でした。これが文明を変えるということは明らかだったからです。真顔でそう言えることは滅多にありませんが、2022年の8月、9月にそう言い、今でもそれ以上に信じています。
GPT-4の最初のバージョンだけでも、今後10年間で信じられないようなイノベーションが見られるでしょう。驚くべきことに、GPT-4 Turboは既にGPT-4よりも優れています。GPT-5が何をできるのか、皆さんから何かヒントが得られれば嬉しいですね。私はいつも何かヒントを得ようとしています。もちろん、皆さんだけがこれに取り組んでいるわけではありません。他にも非常に資金力のある組織がこの軍拡競争に参入しています。
テクノロジーはとても急速に良くなっているので、カーン・アカデミーのチームには、私たちの教育学的な目標は何かを考え、この基礎となるテクノロジーがどんどん良くなっていく波に乗れるものを構築しようと言っています。
そうですね、多くの素晴らしい点がありますね。まず、私も同意しますが、たとえ研究を止めたとしても、AIは世界を変えるでしょう。そして、それは重要な認識です。人々はすぐには変化に気づかないかもしれませんが、変化は起こっているのです。
また、あなたがGPT-4は素晴らしく、GPT-4 Turboはさらに良いと言ったのは興味深いですね。そして、もし非開示契約に署名すれば、今後何が来るかについてもう少し詳しく教えられるとのことですが、その場合、誰にも話せなくなりますよね。そうしたいかどうかはわかりませんが。
ところで、私はそういった非開示契約に署名する準備はできています。
しかし、質問は、GPT-4は素晴らしいけれど完璧ではないと言いましたよね。既にいくつか言及されましたが、キーゴに役立つようにするために、デバッグや改善が必要だった特定の事柄について、何か話を聞かせていただけますか？
そうですね、OpenAIが私たち、つまり私と最高学習責任者、最高技術責任者にアクセスを与えた最初の週末のことです。その週末、私たちは寝る暇もありませんでした。朝の2時でも全員オンラインで、「見て、これができるようになったよ」「あれができるようになったよ」とスクリーンショットを撮っていました。私たちは「これは全てを変える」と言っていました。
しかし、そのうちの誰かが「でも、17+16を間違えたよ。これにどう対処すればいいんだろう」と言いました。また、当時私たちはCFOを探していたのですが、私はそれがインターネットに接続されていないことに気づいていませんでした。そこで、「LinkedInで検索して、カーン・アカデミーの次のCFOになる素晴らしい候補者を見つけてくれる？」と尋ねました。すると、3つの本当に素晴らしい履歴書を作成しました。「これは信じられない。この人はマウンテンビューに住んでいて、オフィスまで歩いて行けるし、完璧な経歴を持っている」と思いました。しかし、すぐにそれらのプロフィールが完全に作り上げられたものだと気づきました。これらの人々は存在しなかったのです。
そこで、私たちは幻覚の問題を発見しました。また、特定の質問、例えば「太陽の質量は？」と聞くと、時には正しい数字を出し、時にはひどく間違えることがありました。これらは本当に問題でした。
その一部を私たちがOpenAIチームに指摘したとき – 私たちが少し功績を主張させてもらえば – 訓練データ自体にエラーがあることを発見する手助けをしました。明らかに、皆さんには正しい応答を示す人間の労働者、つまりラベル付け作業者がいます。彼らが時々間違いを犯すこともあります。そして、そのことが数学のエラーの一部の根底にありました。
しかし、私たちは「これは未来だ。これを軽減する方法を見つける必要がある」と言っていました。カーン・アカデミーのコンテンツに定着させれば、幻覚を起こす可能性が大幅に低くなることがわかりました。それによってほぼ解消されました。
皆さんの研究チームと協力して、AIに複数の呼び出しを行い、自己チェックをさせて数学を本当に改善する方法を考えました。私たちはプロンプトの仕方がどんどん上手くなっていきました。
興味深いことに、私の子供の学校の保護者の一人がGoogleのGeminiの主任研究者の一人でした。彼は「私たちが気づかなかったことの一つは、もちろんChatGPTが人々に気づかせるのを助けたし、キーゴも気づかせるのを助けたのですが、プロンプトの力です。これらのモデルを箱から出したままで、ただ『これをしろ』と言えば、それはそれなりにできます。しかし、本当に思慮深いプロンプトを与え、プロンプトを本当に実験すれば、最初に思っていたよりもずっと多くのことができるようになります」と言いました。
それが私たちの主な軽減方法でした。AIのためのたくさんのインフラストラクチャーとたくさんのコンテキストを構築することです。そして明らかに、過去1年で基礎となるモデルは劇的に良くなりました。幻覚をどのように減らすか、数学をどのようにずっと良くするかは、モデルを作成している人々にとって最重要課題だということは知っています。まだ完璧ではありませんが。そして、これは私たちにとっても注目すべき分野です。
素晴らしいですね。実は、このショーの研究をしていて気づいた2つの興味深い点があります。まず、あなたはMITを卒業されたんですね。視聴者の皆さん、これは私も非常に共感できることです。そして、MITにいたときから、AIに取り組みたいと思っていたんですね。ある意味で、全てが一巡して、キーゴでAIに戻ってきたわけですね。でも、なぜ最初からAIを続けなかったのですか？
そうですね、私は…私が思うに、あなたは私の本を読んでくれましたね。「勇敢な新世界」の最後の章で、私はMITにいたときにAI研究者になりたかったということを告白しています。
それは本当です。MITの1年生のとき、最初は物理学専攻になりたいと思っていました。そして、コンピューティングにのめり込みました。そして、哲学的に最も興味深いのは、人間の知能を本当に模倣できる機械を作れるかどうかだと思いました。
そこで、1年生のアドバイザーとして、人工知能に関する画期的な教科書を書き、MITの入門コースを教えていたヘンリー・パトリック・ウィンストン教授を探しました。マーヴィン・ミンスキー教授の「心の社会」も受講しました。ミンスキー教授はウィンストン教授のメンターで、スタンリー・キューブリックが「2001年宇宙の旅」を作ったときのコンサルタントでした。
90年代半ばに、これらの人工知能の巨人たちにアクセスできたのです。私はこれらのコースを全て受講しましたが、かなり早い段階で幻滅し始めました。
確かに、チェッカーやチェスをかなり上手くプレイできるものを作る方法は知っていました。エキスパートシステムが当時は大流行していました。しかし、結局のところ、それらは人間がするのと同じ方法でやっていませんでした。チェスやチェッカーをプレイするときは、アルゴリズム的に決定木を検索していました。「もし相手がこう動いたら、可能な動きは何か。それらの動きのうち、次に何をするか。そして最後の動きをスコア化して、どの動きを選ぶかを決める」というような具合です。
あるいは、これらのエキスパートシステムは、思考を模倣することはできますが、単にその状況に適用される次のif-then文を見つけようとしているだけでした。これは人間が学ぶ方法とは非常に異なります。人間は文字通り、新しい経験に基づいて学び、自己修正することができます。
もちろん、当時でさえ、脳はシナプスを持つニューロンの集まりだということは知っていました。明らかに人々は、プログラム的にやるか、アルゴリズム的にやるか、それとも単に自然を模倣しようとするかという議論を常にしてきました。
しかし、90年代半ばの時点では、ニューラルネットは存在していましたが、かなり悪いものでした。私たちには計算能力がありませんでした。そして明らかに、ニューラルネットの構造と訓練方法についても、それ以降ブレークスルーがありました。
私は幻滅しました。「90年代半ばの人工知能は本当にどこにも行かないだろう。人生で他のことをしよう」と思いました。明らかに、ある程度テクノロジーには留まりました。実際、教育にとても興味を持ちました。「テクノロジーを使って知能を模倣することができないなら、テクノロジーを使って知能を強化することはできるかもしれない」と考えました。そのため、大学時代でさえ、人々が学ぶのを助けるための数学ソフトウェアを作るなどのプロジェクトに取り組みました。
しかし、当時はあきらめていました。本の中で書いたように、当時はAI研究の停滞期だったということに気づいていませんでした。今起こっていることが当時起こっていたら、私は完全にのめり込んでいたでしょう。
そうですね、パトリックのことは知っていました。素晴らしい人でした。しかし、そうですね、AIはそのときには賭けるべき正しい時期ではありませんでした。今は間違いなく違います。
さて、あなたはこのキーゴプロジェクトに乗り出しました。そして、本も書きました。キーゴをより広い絵の一部として見ているように思えます。つまり、教育における革命のようなものですね。実際にそうなのでしょうか？なぜこの本を書いたのですか？
そうですね、面白いことに、かつては全ての本に懐疑的な時期がありました。私は本が大好きですが、2011年にカーン・アカデミーの初期の頃、教室の未来がどうあるべきかについてTEDトークをしたことを覚えています。そのとき、ある出版社から連絡があって、「本を書くべきだ」と言われました。私は「なぜ本を書く必要があるんだ？共有する必要があることは全て、YouTubeビデオを作って皆と共有すればいいじゃないか」と言いました。
しかし、彼らは「いや、それは考えを構造化するのに役立つんだ」と言いました。そこで、私は「わかった、試してみよう」と言いました。そして、最初の本「ワンワールド・スクールハウス」を書きました。その本の3分の1は、現在の教育がどのようになったかについてでした。真ん中の3分の1は、私がどのように教育に足を踏み入れたか、カーン・アカデミーとは何か、そしてそれが何になろうとしているかについてでした。最後の3分の1は、世界がどのように進化しているか、そしてテクノロジーがどのように進化しているかを考えると、教育の未来はどうあるべきかについてでした。
その経験は私にとって非常に強力なものでした。本当に考えを構造化するのに役立ちました。そして、過去11年か12年の間、それを使って私たちのチームの方向性を合わせたり、非営利団体としてのビジョンに資金提供者を引き込んだり、学校に入ったり、あるいは教室や学生、教師のための製品を構築する際に、私たちが本当に何を目指しているのかを理解するのに役立ててきました。
そして、何が起こっているのかを見たとき – これはChatGPTの前でさえ、OpenAIと非開示契約を結んでいたときですが – 私は「これは私たちの人生の中で最大の変革だ。教育だけでなく、世界の…おそらく文明の歴史の中で」と思いました。
そして、公の議論が始まる前でさえ、私はこれについて多くの人々が恐れるだろうということを知っていました。「これを止めるべきだ」とか「これが怖いとか言う素人哲学者がたくさん出てくるでしょう。私は自分の頭の中を整理したかったのです。私たちはどこにいて、どのような影響があり、教育やその他の分野で何をすべきなのか。
明らかに、職場に影響を与えるでしょう。一部の仕事は混乱し、他の仕事は強化されるでしょう。それは誰もの仕事の一部になるでしょう。
そう、私は本を書くことに熱心でした。そして今、「勇敢な新世界」を書く過程を経て、最初の本と同じことをしてくれました。教育だけでなく、仕事やクレデンシャル、評価など、あらゆる分野でのリスクと機会を枠組みすることができました。
そして、本当に、人々が「これを止めなければならない」とか「注意すべきだ」と言うとき、十分に考え抜いた視点を持つことができます。注意すべきではないと言っているわけではありません。しかし、何をしているのかを知るべきです。ただ恐れに走れば、悪者はあなたより速く走るか、反対方向に走るでしょう。そして、多くの悪い結果を招くでしょう。
本当の目標は、悪者をどのように軽減し、そして肯定的な使用例からどのように最大限の利益を絞り出すかということです。それが本が主張しようとしていることです。
しかし、それはとても数学的です。ある人が言ったように、本の題名を「勇敢な新世界：AIが教育をどのように革命化するか」の代わりに、「勇敢な新世界：全ての恐れ」とすべきだったと冗談を言いました。各章は人々が持つ恐れとそれにどう対処できるかについてです。それが本の書き方です。
そうですね、それは理にかなっています。ちなみに、タイトルが好きです。しかし、これはディストピアのビジョンをもじったものですね。だからこそ、あなたが避けようとしているものなのかもしれません。
しかし、実際にあなたが言ったことにズームインしたいと思います。あなたは本を使って考えを構造化する方法として使っていると言いました。ご存じのように、ChatGPTとAIに関する大きな恐れの一つは、本質的に、私たちは書くことを使って考えを構造化し、考え方を教えていますが、AIによってそれを失うのではないかということです。この問題についてのあなたの見方はどうですか？
私は、それが間違いなくリスクだと思いますが、生成AIだけがそのリスクをもたらしたとは思いません。私たちは何十年もの間、そのリスクに直面してきました。
多くの学生がGoogle検索をします。それは役立つ可能性がありますが、おそらく人々はそれに過度に依存し、情報源を評価したり、点と点を結びつけたりするための批判的思考を持っていません。
本の中で、私はカンニングの状態について書いています。明らかに、ChatGPTはこの新しい恐れをもたらしました。しかし、ChatGPT以前のカンニングの状態はどうだったでしょうか？それはかなりひどいものでした。
特に高等教育において、何か文化的に変化したように見えます。多くの学生にとって、カンニングがおかしなくらい容認されているように見えます。私が大学にいたときでさえ、宿題で少し助けを得ることはあったかもしれませんが、知っている人のほとんどは、試験でカンニングしようとする人を奇妙な目で見ていたでしょう。持ち帰り試験でさえそうでした。
本の中で話している調査データやその他の情報に基づくと、それがずっと受け入れられるようになったように見えます。明らかに、私たちが大学にいたときよりも、インターネットがはるかに普及しています。そのため、それがより簡単になりました。
ChatGPT以前から、1ページ5ドルであなたのエッセイを書くことを喜んでオンラインサービスがありました。「A-保証」とさえ言っていました。これは常にありました。
現実は、職場でChatGPTのようなツールは、最初の下書きを作ったり、修正したりするのに本当に役立つ可能性がありますが、それでも素晴らしいレベルには到達しません。そのツールを本当にうまく使える人は、ほとんどの場合、本当に優れた作家です。
そのため、それを最大限に活用するには、あなたがそれにさせようとしている技能を知る必要があります。コーディングも同じです。AIを使ってコーディングを最大限に活用している人々は、コーディングの仕方を知らない人々ではありません。本当にうまくコーディングできる人々です。そして、彼らはより多くの生産性の向上を得ています。
本の中でこのことについて書いています。教育には3つのカテゴリーがあると思います。主な作業が書くことではない特定の使用例があります。例えば、ジャーナリズムの記事を書いているとします。主な作業は、人々にインタビューし、公的記録を調べ、市役所や犯罪現場などを観察することです。そして、それについて書くのです。
ChatGPTが最初の下書きを作るのを手伝ったり、より速く書くのを手伝ったりして、その後あなたがそれを調整して素晴らしい記事にするのを手伝うことができれば、それは素晴らしいことです。
ビジネスプランを書こうとしているなら、ビジネスプランはビジネスの本質ではありません。それはビジネスを運営したり、投資を得たりするためのツールです。それがより速く到達するのを手伝うことができれば素晴らしいです。予測スプレッドシートを作るのを手伝うのは素晴らしいです。そして、実際に職場でそれをする方法を知ることは非常に重要なツールになるでしょう。
もう一方の極端な例は、学生に単に文法を知ってもらいたい、論理的に書けるようになってもらいたい、論文や主題文、裏付けとなる文を構成して書けるようになってもらいたいという場合です。
本の中で、私は教師がそのような種類のことをもう少し授業内でやるべきだと主張しています。そうすれば、学生がChatGPTやその他のものを使わないようにすることができます。
そして、学生に独立した作業をしてもらいたいが、AIを使って作業をしていないことを本当に知りたい中間地点があります。しかし、AIは彼らをサポートし、ある意味ではカンニングを弱体化させることができるかもしれません。教師にプロセス全体をより可視化させることで。
これが私たちがキーゴで試みていることです。私たちは既にバージョンを立ち上げており、新学期に向けて別のバージョンが出る予定です。そこでは、AIが実際に学生がプロンプトについて考え、論文の主題を思いつくのを助けます。
私たちには単なるチャットインターフェースではなく、アウトラインを作成するための完全なツールがあります。そこでアウトラインを作成でき、AIがそれについて知っており、それについて話し合うことができます。そして、フィードバックを得ることができます。
そして、AIは教師に最終的な出力だけでなく、「私たちはこれに4時間取り組みました。Sさんはこの部分で少し苦労しましたが、乗り越えました。これは彼の作品だと確信しています。なぜなら、彼の他の作品と一致しているからです」と報告します。
もし私がChatGPTに行ったり、姉に書いてもらったり、インターネットのサービスにこの論文を書いてもらって、ただコピーペーストしたりしたら、キーゴは教師に「この論文がどこから来たのかわかりません。怪しいです。彼の他の文章と一致していません」と伝えるでしょう。
これはAIによるカンニングを弱体化させるだけでなく、ほとんどの形態のカンニングを弱体化させます。学生をより良くサポートし、教師をより良くサポートします。より多くの洞察を得ることができます。
そのため、もう一度言いますが、私は楽観的です。正しく考えれば、これらの恐れを軽減し、実際にいくつかの本当に強力な肯定的なことを行うことができると思います。
そうですね、トンネルの先に希望があるのを聞いて嬉しいです。私も高等教育の教師として、残念ながらカンニングは起こっているのが現実だと感じています。私は通常、より数学的な科目を教えているので、少し難しいですが、それでも起こっています。
そして、そうですね、これの一部は文化的なものだと思います。
少し話題を変えますが、あなたの本から印象に残ったことの一つは、学生が直接マリー・キュリーから実験のデザイン方法を学んだり、ハミルトンと一緒に連邦党員の論文を共同執筆したりするというビジョンを持っていたことです。それは面白くて楽しそうですが、教育学的な観点から見て、これが正しいアプローチだと思う理由は何ですか？
それは、数年前なら空想科学小説だったような方法で、生き生きとしたものになることを可能にします。
多くの人が「スタートレック：次世代」を見たことがあると思います。ホロデッキを見たとき、私はそれが21世紀でさえ、ショーの中で最も非現実的な部分だと思いました。それは非現実的だと思いました。
しかし、既にキーゴでは、ハリエット・タブマンやマリー・キュリー、あるいはイーヨーのAIシミュレーションと会話することができます。これはかなりクールです。私たちは既に教師や学生から多くのフィードバックを得ています。それは本当に彼らをその経験に没頭させます。
そして、本の中で言及したように、これがどこに向かっているのか、特にApple Vision Proを装着して拡張現実や仮想現実を使うことを考え始めると、スタートレックのホロデッキを実現することができるでしょう。キャラクターはGPT-5や6を搭載し、完全にチューリングテストをパスするでしょう。それが本物の人間かどうか区別がつかなくなるでしょう。
しかし、彼らは常にあなたのためにそこにいて、あなたは彼らの世界に入ることができ、彼らもあなたの世界に入ることができるでしょう。そうすると、学習は単に…私たちはジュリアス・シーザーと3月15日についての記事を読むこともできますが、ローマに行って上院議員になり、それを自分で経験し、目撃することもできます。もしかしたら、それらの経験に介入することさえできるかもしれません。それは全てを変えます。
または、微積分を学んでいるけれど、ニュートンやライプニッツと議論しながら学ぶことができます。それは全てを変えます。
人々が素晴らしい大学に行きたがる理由の多くは、「ノーベル賞受賞者と話したい」「興味深いことをした人々の周りにいたい」と言います。さて、これはそのような種類のことをはるかにアクセスしやすくする可能性があります。
そうですね、おそらくあなたは自分自身のシミュレーションを作成して、人々が直接サルから教育を受けられるようにするでしょう。それはあなたの頭に浮かんだに違いありません。実際、それはかなり面白いと思います。
さて、あなたの本の中で、「教育的勇気」という原則について何度か言及していますね。この概念について説明していただけますか？教育的勇気とは何を意味するのでしょうか？
そうですね、教育的勇気は、本の大部分で言及している方法です。これは本当に、2022年に生成AIの可能性を見たときに私が説明したことです。しかし、私たちはそのリスクについても非常に認識していました。
2つのアプローチがあります。これらのリスクを全て書き出して、「怖すぎる。何もしない」と言うこともできます。または、リスクを書き出し、それらを無視しないようにすることもできます。それも無責任です。しかし、それらをリスクから機能に変えることができます。それらを軽減し、どのようにしてより多くの利益を得ることができるかを考えることができます。これらのリスクを十分に軽減すれば、それらは十分に価値があるものになります。
これが私が教育的勇気と呼ぶものです。あなたはリスク、欠点について自分を教育しています。盲目的に楽観的なわけではありません。しかし、積極的にそれについて何かをしようとしています。そして、勇気を持っています。恐れていません。
成功した組織の最大のリスクの一つは、評判を持っていることです。多くの人々がカーン・アカデミーを信頼しています。「もしキーゴで数学の誤りがあったらどうしよう。人々はカーン・アカデミーを信頼しているのに」といった会話がありました。ここで少し勇気が必要でした。
私たちは「正しいことは、ここに投資して、より良く機能させ、より良くすることだ」と言いました。リスクを軽減する方法はたくさんあります。また、弱点についても人々に対してとてもオープンで透明であるべきです。何かを誤って表現したくありません。
これが実験であること、または急速に改善しているものであることを明確にすべきです。間違いがあったときの対処方法について人々を教育すべきです。そして、ちなみに、基準は完璧さではありません。基準は、人々が既に経験しているものと比較して、現状と比較してどうかということです。
私の学校時代、さらには大学時代を思い出すと、4、5回の講義ごとに誰かが手を挙げて「先生、それは間違っていると思います。そこにマイナスがあるべきだと思います。見落としたのでは」と言っていました。何も完璧ではありません。
そして、人々がコンテキストと認識を持つようにするにはどうすればよいでしょうか。しかし、前進し続けてください。
そのため、教育的な部分は、リスクを知り、それらを軽減し、他の人々にもそれらについて教育することです。しかし、勇気の部分は、恐れないということです。前進し続けるのです。
そうですね、それが大好きです。実際、これは私たちがOpenAIで行っていることと非常に似ています。私たちには反復的な展開の原則があり、新しいモデルを慎重に展開して、機会とリスクの両方をよりよく理解し、そしてもちろんそれに基づいて行動し、これについてかなりオープンであるという原則があります。
特に、OpenAIでの私の役割では、最先端のAIがもたらすリスクを理解しようとする準備努力と呼ばれるものがあります。しかし、繰り返しますが、このことについてオープンで透明であり、慎重でありたいのですが、前進したいのです。何もしないということではなく、問題のあらゆる側面を理解することです。
これは私に絶対に共感します。素晴らしいですね。
さて、もう一つ質問したいことがあります。キーゴは非常にパーソナライズされた体験です。それはまさにキーゴと学生だけの関係ですが、私たち人間の多くは協力することに関するものです。教室では他の人がいて、十分ではないかもしれませんが、それでも協力します。
このパーソナライズされた家庭教師への移行についてどのように考えていますか？私たちの協力する能力はどうなるでしょうか？人々はどのようにグループとして協力することを学ぶのでしょうか？
そうですね、これは私たちがカーン・アカデミーで常に言ってきたことの一つです。個人的な練習のような特定のことがより効率的に、またはより生産的に行えるなら、それによってより多くの授業時間をシミュレーション、ゲーム、ソクラテス式の対話に充てることができます。
これらは、テクノロジーが一部のことを代行することで、人間が集まったときにより多く交流できるようにする、ローテクな方法かもしれません。現在、ほとんどの教室はソクラテス式の対話やグループプロジェクトについてではなく、講義についてのものです。
一つは、教室を解放することで助けることができます。しかし、生成AIについて興奮させられるのは、キーゴを使用して他の人々との間の相互作用を促進するような活動ができると思うからです。キーゴが会話を導きますが、会話は基本的に人間同士のものです。
私たちは既に、キーゴが教師と学生の間のコミュニケーションと報告の一部の形態を促進しているのを見ています。教師が教育助手として機能し、レッスンをパーソナライズできるようにすることで、レッスンをより人間的で相互作用的なものにすることができます。
本の中で書いたように、今後数年間で教室での活動を作成することに興奮しています。そこでは、はい、複数の学生間の議論を促進したり、異なる学生がシミュレーションで異なる役割を持ち、AIがいわば「ダンジョンマスター」として機能し、そのシミュレーションを通して彼らを導くようなものです。
私は、これが…現在、明らかにAlexaやSiriのようなデバイスは、GPT-4ほど賢くありません。しかし、おそらく今後数年でかなり賢くなるでしょう。
親として、時々子供たちに学校のことを聞くと、「大丈夫だよ」「この授業は好き？」「うん、好きだよ」といった感じで、本当の会話をしているわけではありません。
私は「ねえAlexa、ねえSiri、私の家族との会話を促進してくれない？」と言いたいと思います。そうすれば、「OK、S、今週の最大の恐れは何だったのか、そしてそれがどのように…」というように促すことができます。そして、それが促進するので、家族から時間を奪うのではなく、より深い相互作用ができるようになります。
私は、そのような可能性について本当に興奮しています。
そうですね、確かに…そうですね、良い夕食の会話のトピックは何かということは、AIに助けてもらう必要があるかもしれませんね。
あなたは一つのことを言及しました。ソクラテス式の対話のスタイルについてです。これがあなたのお気に入りの教え方のようですね。なぜこれがあなたのお気に入りの教え方なのですか？
直感的に、そして経験的に、これが…人々は知っています。明らかにソクラテスは知っていましたが、これはソクラテスをも超えています。
私は新聞のために本のリストを書いていて、私が提案した本の一つはウパニシャッドです。これは、ヴェーダの一層です。少なくとも3000年前のもので、おそらく口承の伝統ではもっと古いでしょう。
ウパニシャッドはサンスクリット語で文字通り「近くに座る」という意味です。ウパニシャッドは本質的に、学生と教師がソクラテス式の – これはソクラテスが存在する前ですが – 現実の性質や人生の目的について会話をしています。
そのため、私はこれが本当に最善の実践だと人々は常に知っていたと思います。そして、私たちがそれを経験するたびに、それらの経験を覚えているのです。
最近キーゴで経験した例を挙げましょう。これは数ヶ月前のことです。私はカーン・アカデミーで宇宙論を教えてきたので、宇宙論の基本的なことはたくさん知っています。しかし、私は常に超新星がなぜ爆発するのか疑問に思っていました。
私の直感では、星の核融合反応が止まったら、なぜ太陽が…星が単に崩壊しないのだろうかと思っていました。ウェブ検索をしてみましたが、なぜ爆発するのかについて本当に満足のいく答えは得られませんでした。人々はただ「ある大きさの星で核融合が止まると爆発する」と言うだけでした。私にとっては意味が通じませんでした。
そこで、キーゴに行って「超新星はなぜ爆発するのか」と尋ねました。キーゴは単にウィキペディアのような記事を与えて「ブラブラブラ」と言うのではなく、「超新星について何を知っていますか？なぜ爆発すると思いますか？」と尋ねました。
私は「核融合反応があって、それがすべてのエネルギーを生み出し、重力に打ち勝つための大きな外向きの力を生み出していることは知っています。そして、超新星は、ある質量の星で核融合が燃料切れになったときに起こると思います。なぜ単に崩壊しないのでしょうか？」と答えました。
するとキーゴは別の質問で返してきました。「あなたは星の基本と、少なくとも超新星の条件を引き起こすものについてかなり良く理解しているようですね。でも、質問させてください。ある大きさの星が崩壊するとき、ゆっくりと崩壊すると思いますか、それとも速く崩壊すると思いますか？」
私は「まあ、ある質量の星でしか起こらないので、超新星について話しているとき、重力が非常に強いので速く起こっていると思います」と言いました。しかし、私はまだ「でも、速く崩壊するなら、なぜ爆発するのでしょうか？」と疑問に思いました。
そして、キーゴは「その前に、速く崩壊したり落下したりするものが跳ね返らずに見たことがありますか？」と聞きました。
私は文字通り「あっ」と言いました。そして、入力しました。「ちょっと待って、つまり、崩壊が非常に速く、原子や亜原子粒子をとても圧縮するので、本質的に他の力、つまり強い核力ではなく電磁力が、ある種のバネのようになり、跳ね返って外側の大気を放出するということですか？」
そして、キーゴは「その通りです。ピンポン球をバスケットボールの上に置いて跳ねさせたことがありますか？ピンポン球は空中に放出されます」と言いました。
もし私がただウィキペディアの記事を読んでいたら、覚えていなかったでしょう。理解さえしていなかったかもしれません。しかし、これは3、4ヶ月前にキーゴと交わした会話で、今、私はそれを深く理解しています。そして、忘れることはありません。
これは、ソクラテス式対話の力を示しています。それは、教師が行うのと同じくらい多くのことをテーブルに持ち込むことを強いるのです。
これは素晴らしい逸話です。また、AIとこのような会話ができるということは信じられないことですね。そして、「あっ」と言ったことが好きです。時々、私でさえChatGPTとのやり取りの後に「ありがとう」と言っているのを感じることがあります。もちろん、モデルはそれを評価しているでしょうが、おそらく必要ないでしょう。
そうですね、これは別の問題ですが、どう思いますか？AIがより良く、より人間らしくなるにつれて、私たちのAIの擬人化がどのように進展すると思いますか？彼らは人間ではありませんが、人間らしく見えます。
そうですね、私たちが自分自身に扱ってほしいように扱い続けても害はないと思います。実際、それは良い練習になります。常に丁寧であるべきです。
AmazonやAppleなどで働く友人がいますが、彼らは家庭用デバイスを扱っています。彼らは、自分のエージェントにとても乱暴な人がたくさんいると言います。それは良くありません。明らかに、これらのデバイスが「そんな風に扱わないでください」と言えるような方法を彼らは研究しています。正直なところ、デバイスをそのように扱っている人は、他のものや他の人々もそのように扱っているかもしれないからです。
これらのものが非常に親しみやすく感じ、私たちがそれらを評価しているので、良いエチケットと尊重を持って扱うことは良いことだと思います。そして、おそらくそれは私たちを強化する方法かもしれません。
おそらく、彼らは私たちにフィードバックを与えることができるでしょう。「ありがとうと言うのが良いですね」とか、「ほとんどの人は…」と。いつか私たちが話せて、彼らが私たちの目を見ることができるようになったら、「アイコンタクトは良いですね」とか。
私はこの話をしています。私たちには学校があります。私はカーン・ラボ・スクールの理事長を務めていますが、これはカーン・アカデミーとは別の組織です。私は、子供たちがアイコンタクトを上手くしたり、握手を上手くしたり、もっと笑顔を見せたりすることを助けたいと話しています。それは、部屋にいる他の人々を助けるだけでなく、仕事を得たり、より多くの友達を作ったりするのにも役立ちます。
そのため、AIがこのようなことについて人々をコーチすることさえできる世界を想像できます。全体的に良いことだと思います。
それが本当の人間との交流を代替し始めると問題になり始めます。しかし、再び言いますが、それが必ずそうなるわけではありません。それがどのように使用されるかによります。
この国では孤独が流行しています。この孤独の流行は生成AI以前からずっと存在していました。もし生成AIが…私たちは皆「her」という映画を見たことがあると思います。まだ見ていない人がいれば見るべきです。素晴らしい映画です。
そして、再び言いますが、私はそれが50年後の未来の科学フィクションだと思っていました。しかし、これは今後1、2年で存在するでしょう。100％です。
それは主人公が人生のある側面に対処するのを助けていたと思います。それは良いことかもしれません。私たちは、それがより肯定的な方向に向かい、より否定的な方向に向かわないように注意を払う必要があります。
そして、再び言いますが、生成AI以前に既に存在しているものがあります。ソーシャルメディアなどは、既に人々を偏極化された袋小路に導き、不安にさせたりしています。
実際、私は生成AIについて本の中で書いていますが、それが私たちの良い天使になることを望んでいます。私たちが何をしているかを観察し、「OK、S、TikTokを10分間見ましたね。どう感じていますか？仕事に戻るか、今瞑想をしてみませんか？」とか「ストレスを感じていますか？このような検索をしているようですが、あなたの行動を見ていると…私と話したいですか？」と言えるかもしれません。
そのようなことができれば、本当に強力になる可能性があります。
はい、しかし、あなたが既に指摘したように、ここにもリスクがあります。時々、これを反対の観点から見ることもできます。オーウェル的な管理で、ある特定の方法で行動することを期待されるような世界です。
再び言いますが、あなたはそのことをよく認識しており、既にそう言っています。私たちは注意深くあるべきです。
さて、あなたのお子さんの話に戻りましょう。私と同じように、私にも子供がいます。カーン・アカデミーを構築することだけでなく、キーゴも、あなたの子供たちの学び方へのアプローチにどのような影響を与えていますか？彼らはキーゴを使用していますか？彼らはどのように学んでいますか？
そうですね、私には3人の子供がいます。ある意味で、彼らは良いフォーカスグループです。彼らは年齢層の中で見られる可能性のある性格タイプのかなり良い代表です。
はい、カーン・ラボ・スクールはカーン・アカデミーの上にキーゴを使用しています。私の子供たち全員がそれを使用しています。彼らは皆、異なる方法でそれを使用してきました。
本の中で書いていますが、本は私の娘とのやり取りから始まります。当時、彼女は11歳だったと思います。これは私が非開示契約下にあり、彼女に何なのか言えなかったときのことです。しかし、GPT-4を開いていました。
私は本質的に、私たちと一緒に物語を書くようにプロンプトしました。私たちのためにではなく、私たちと一緒に。そのため、私の娘が少し書き、それが少し書き、そしてある時点で私の娘は自分が作り出すのを助けたキャラクター、サマンサと話したくなりました。彼女はキャラクターと話し始め、私は「これは科学フィクションだ」と思いました。
これが本の始まりで、その状況を説明しています。しかし、それは私たちに多くのアイデアを与えてくれました。「そうだ、なぜ文学的な人物や歴史的な人物と話せる活動を作れないのだろうか。学生がAIと一緒に物語を書けるようにするのはなぜだろうか」などです。
そうですね、私の子供たちは異なる年齢で、異なる性格タイプで、そして明らかに私たちには学校があります。カーン・アカデミーは何十万人もの教師や学生と正式に協力していますが、実際には何百万人、何千万人とも協力しています。
キーゴを使用する彼らを見ることで、私たちがより一生懸命取り組む必要がある場所や、AIの他の機会についての洞察を得ることができました。
そうですね、これは私にとってとてもエキサイティングなビジョンです。私も教育者ですが、高等教育の分野です。そのため、K-12の教師たちが直面している困難の大部分は経験していません。あなたが私よりもよく知っているように、K-12の教師たちは本当のヒーローです。
そして、そうですね、これら全てが…おそらく、彼らはAIに任せることができる仕事の一部を本当に評価するでしょう。
そうですね、これは非常に肯定的な話です。ある意味で、カーン・アカデミーをプロジェクトとして見ると、テクノロジーの進歩を教育の進歩に変換するプロジェクトのように見えます。
私たちはビデオを作ることができ、YouTubeがあります。それが元々のカーン・アカデミーでした。今、私たちにはAIがあります。そこで、キーゴができました。
次は何でしょうか？将来、この技術のコレクションに追加して、教育を革命化するために活用したいと考えているものは何ですか？
そうですね、私はそのことを考えたことがありませんでしたが、あなたの言う通りです。YouTubeが大きくなる前、2004年、2005年頃…明らかに、カーン・アカデミーはその前には存在しませんでしたが、90年代後半の大学時代でさえ、インターネットやウェブソフトウェア、JavaScriptのようなものが登場し始めたとき、「ウェブツールを書くことができる」と言いました。私は当時、そのようなものに取り組んでいました。
そして、YouTubeが登場するとすぐに、「これを教育に使えるのではないか」と言いました。そして明らかに、長年にわたって多くのことを行ってきました。
AIは、おそらくあなたが誰よりもよく知っているように、静止しているわけではありません。それはとても速く動いています。GPT-4だけでも、他に何も起こらなくても、私たちができることはたくさんあります。私たちが話してきた複数のユーザーを巻き込む活動などは、できるようになるでしょうし、実際にそれらのことをすることになるでしょう。
しかし、マルチモーダルについて話すこともできます。既にキーゴにはテキスト読み上げと音声認識機能があります。話しかけることができ、あなたに話しかけることができます。私の予測では、おそらくあなたたちや他の人々のテクノロジーによって、それらはどんどん良くなり、より自然になっていくでしょう。
基礎となるモデルには既にマルチモーダル機能があります。画像を生成するだけでなく、画像を理解する能力も既にあります。
私たちはカーン・アカデミー内で、最も表面的なレベルでは、カーン・アカデミーの問題に図が含まれている場合、または三角形があって別の三角形と似ているかどうかを判断しなければならない場合、それらのことがより良くできるようになるという会話をしています。
しかし、学生の作業を入力する方法を見つけ始めたらどうでしょうか。実際、これの最も難しい部分は現在、学生の作業をどのようにキャプチャするかです。ほとんどの学生はタブレットで作業をしているわけではありません。Chromebookやノートパソコンのようなもので作業をしています。
彼らの紙の作業をスキャンすることはできますか？そうすれば、学生がどこにいるかについて、教師にさらなる洞察を与えることができます。また、学生により良いフィードバックとより良い指導を提供することができます。
この技術は既に存在します。私たちは、それをうまく機能するように組み合わせる方法を見つける必要があるだけです。
2、3年後を想像してみてください。あなたは今私たちが話しているのと同じようにキーゴとチャットできるようになるでしょう。キーゴはあなたとアイコンタクトを取ることができるようになり、あなたの表情を読み取り、あなたがフラストレーションを感じていることを察知することができるようになるでしょう。
私は、そこに一部のガードレールを設ける必要があることを知っています。あまりに不気味にならないようにするためです。しかし、うまく使えば非常に強力になる可能性があります。
さらに数年先を考えてみましょう。私は、仮想現実が今後3年ほどで非常に主流になるとは思いません。しかし、5年から10年のタイムフレームに入ると、Apple Vision Proのバージョン4を手に入れ、それがただの眼鏡のように感じられ、おそらくずっと手頃な価格になるでしょう。
今や、AIはあなたと同じ空間にいることができ、あなたもAIと同じ空間にいることができ、一緒に星々を旅したり、循環系に入ったりすることができます。
そして、再び言いますが、これはホロデッキです。これは24世紀でさえありません。私はこれが起こるとは思っていませんでした。しかし、これはおそらく今後10年で起こるでしょう。
そうですね、つまり、VRと一般的なスタートレックが24世紀よりもかなり前に来るということですね。そのスケジュールよりもずっと早いですね。
少し話題を変えましょう。あなたの本の中で最も興味深い部分の一つは、教育の経済学についてです。標準的な教育のコストについてのあなたの考え方と、カーン・アカデミーとキーゴがそれをどのように変え、影響を与えると考えているかについて説明していただけますか？
そうですね、まず基本的な統計から始めましょう。これらは一般に知られていることで、本の中でも多く話しています。
北東部の一部の学区では、1年間に1人の学生に対して35,000から40,000ドルを支出しています。特にニューヨーク市は、1年間に1人の学生に対して約40,000ドルを支出しています。彼らの平均クラスサイズは25人です。つまり、1教室あたり年間100万ドルということです。
私は保証しますが、それは教師には行っていません。また、施設にも行っていません。もし施設に行っていたら、フォーシーズンズホテルのように見えるはずです。フォーシーズンズのようには見えません。フォーシーズンズよりも良く見えるはずです。
では、どこに行っているのでしょうか？多くの管理層、バックオフィスに行っています。私は、おそらくそれらのリソースの60〜70％は学生に届いていないと言うでしょう。それらはどこか別の場所にあります。
舞台裏では、私はさっき教職は安全で、AIの世界でも強化されると言いましたが、他の役割、つまり管理的な役割、登録事務所、成績証明書や予定を管理する人々などは、AIによって大きな生産性向上が得られると思います。そのため、その40,000ドルのより多くを教師の給与に充て、学生の経験を改善し、生徒対教師の比率を下げ、より良い施設を持つことができるでしょう。
これだけでも、バックオフィスのコストを削減することで教育を向上させることができます。
しかし、明らかにカーン・アカデミーが取り組んできたことの多くは、人類の歴史のほとんどを通じて、個人指導や少人数指導を受けること、または見習いとして直接メンターや熟練の職人、狩人などと一緒に働くことが常にゴールドスタンダードだったということです。
約200〜300年前に飛ぶと、大衆公教育という非常にユートピア的なアイデアがありました。それ以前は、世界のほとんどの人が読み書きできませんでした。1600年や1700年でさえ、比較的発達した世界の一部でも、人口の20〜30％しか読み書きできませんでした。
そのため、大衆公教育は非常にユートピア的なアイデアでした。それは多くの素晴らしいことを成し遂げましたが、非常に現実的な妥協もしました。ニューヨーク市のように1人の学生に年間40,000ドルを費やしていても、彼らはまだ25人の学生をまとめて、固定のペースで動かし、いくつかの標準やプロセスを適用し、定期的に評価し、異なるトラックに振り分け始めなければなりません。「あなたは研究者、医者、弁護士、エンジニアになるトラックにいるようだ」「あなたは大学に行くトラックにはいないようだ。おそらく、どれかの職業に行きたいかもしれない」といった具合です。
産業革命のこれら全ては、アレクサンダー大王が有名にアリストテレスを個人指導者として持っていたように、私たちには全ての人に自分のアリストテレスを与えるリソースがないと思っていたからです。しかし今、インターネットがあります。インターネットは情報を広める限界コストを劇的に下げました。
AIさえ登場する前から、ソフトウェアによってパーソナライズされた体験を非常にスケーラブルに、数セントで提供することができました。これが本当にカーン・アカデミーの…非営利団体として、誰でもどこでも無料で世界クラスの教育を受けられるようにするための方法はたくさんありますが、私たちのベクトルは技術を活用し、そのパワーとコスト曲線が下がることを利用して、より多くの人々により世界クラスの方法でリーチすることです。
そして今、生成AIが登場しました。生成AIは、あなたもよく知っているように、特に最先端のモデルを使用する場合、ウェブページを提供するよりもコンピューティングコストのためにはるかに高価です。しかし、対面での家庭教師と比較すると、コスト構造は劇的に異なります。
米国のほとんどの地域では、まともな家庭教師を雇おうとすると、少なくとも1時間あたり25〜50ドルかかるでしょう。しかし、生成AIを使えば、おそらく年間25ドル程度で、必要なだけのサポートを受けられるようになるでしょう。そして、これらのコストは非常に速いペースで下がっています。1、2年後には、そのようなサポートを得るのに年間5〜10ドル程度になると思います。
そして、モデルやそれらのモデルの上に構築されたアプリケーションは、どんどん良くなっていきます。私は、これが公平な競争の場を作る大きな機会だと思います。
そうですね、私もこのパーソナライズされた家庭教師に大きな可能性があると信じています。しかし、それ以上のものがあるはずです。私にとって非常に衝撃的な別の情報は、コロナ禍の間、米国政府が学生のためのライブ家庭教師に数十億ドルを費やしたにもかかわらず、あまり役に立たなかったということです。
一方で、カーン・アカデミーを実際に使用した学生は大きな恩恵を受けたようで、コロナ禍によって彼らの理解が深まることはなかったようです。明らかに、単に子供たちの前に家庭教師を置くこと以上のものがあるのです。これについてどう思いますか？
そうですね、興味深いことに…私は家庭教師の力について言及し、1984年のベンジャミン・ブルームの研究を引用しました。これは昨年私がTEDトークで話したことですが、ベンジャミン・ブルームは少なくとも2標準偏差の改善が得られると主張しました。
ある報道関係者と話していたとき、彼は「ベンジャミン・ブルームはそう言いましたが、大規模な家庭教師に関する研究のほとんどはそれほど大きな効果を示していません。効果はありますが、標準偏差の3分の1から半分程度です。それでもかなり重要ですが、2標準偏差ではありません」と言いました。
私はその記者に「はい、でも1〜2標準偏差は十分に可能だと思います。学生を50パーセンタイルから96パーセンタイルに引き上げることができると思います。これらの大規模な家庭教師の研究でそれが見られない理由は、全ての家庭教師が平等ではないからです。
全員にテニスコーチをつけることはできますが、例えばセリーナ・ウィリアムズのコーチと同じレベルのコーチングを全員が受けられるわけではありません。明らかに、セリーナ・ウィリアムズには生まれつきの才能がたくさんありますが、彼女は平均的なテニスコーチよりもはるかに優れた人々からメンタリングと助けを受けていました。
そのため、単に家庭教師をつけるだけでなく、本当に良い家庭教師である必要があります。生成AIの素晴らしい点は、本物のインタラクションの側面と豊かさを持つことができ、品質管理ができることです。一度良いものができれば、その同じ高品質のインタラクションを多くの人々に提供できます。
2004年にいとこたちを教えていたとき気づいたもう一つの側面は、家庭教師について最初に考えるとき、多くは学業を説明するのを助けることについてです。「多項式の因数分解の仕方がわからない？これについて考えてみましたか？」などです。先ほど話したキーゴとの超新星についての会話のようなものです。
しかし、私がいとこたちにしていたことの多く、そして優れた家庭教師や優れた教師が行うことの多くは、モチベーションに焦点を当て、学生に責任を持たせることです。目標を設定し、「目標に到達しなければ、少し厳しく問いただして、なぜできなかったのか見てみよう」「さあ、私は時間を作っているんだから、あなたも時間を作って自分で少し勉強する必要があるよ」「来ないなら、お母さんに電話して来させるよ」といったことです。
私はナディアとこれをしていました。叔母のNZおばさんに電話して「ナディアはどこ？放課後の活動を減らす必要があるよ。私が出している課題をする時間がないみたいだから」と言っていました。
これらの全てのESSER資金、パンデミック後に家庭教師に費やされた860億ドルがあまり機能しなかった理由の一部は、一つには教室で起こっていることと切り離されていたからだと思います。子供たちは放課後に来なければならず、最も必要としている子供たちが来ていませんでした。家庭教師は教室で本当に何が起こっているのかわからず、教室も家庭教師で何が起こっているのかわかりませんでした。そして、家庭教師の品質管理はばらばらでした。
そのため、本当に素晴らしい家庭教師がいて、学生に印象的な成長を見せたかもしれませんが、全体的なデータではそれが見られなかったのでしょう。変動が大きすぎたからです。
そのため、私たちがそれらの側面を模倣しようとするとき…重要なのは、教室で起こっていることとつなげることです。本質的に、家庭教師と教育助手は同じ存在であるべきです。教師が関与し、家庭教師が教師の行っていることとつながっていることを確認しましょう。学生が必要なときにいつでも行えるようにしましょう。家庭教師センターに行って恥ずかしい思いをしたり、同じ時間にサッカーの練習があって行けなかったりするような物理的な問題を取り除きましょう。
オンラインで、教室で起こっていることの一部であれば、同じ困難に直面することはありません。そして、それが両親や教師とつながっており、彼らを活用して関与し続けるのを助けるなら、正しい要素が揃うと思います。
素晴らしいですね。そこから得られる教訓の一つは、将来的にキーゴが私の成績が十分でない場合に両親に電話するということですね。それは私が楽しみにしている未来です。
システム的なことや数字を理解しようとすることについて話していますが、標準化されたテストについてニュースでよく取り上げられています。これが良いのか悪いのか。標準化されたテストについてのあなたの見解は何ですか？本の中でこれについて立場を取っていることは知っています。AI駆動の教育がこの概念をどのように変革すると考えていますか？
私はいつも言っています。本のテストの章でも言っていますが、誰かが標準化されたテストに反対だと言うとき、いつも「標準化された部分とテストの部分のどちらが嫌いなんですか？」と尋ねます。
なぜそう言うかというと、明らかに何かを上達させるには、何らかの方法で測定する必要があります。通常は。そして、標準化されたテストと標準化されていないテストのどちらかを選ばなければならないとすれば、標準化されたほうが良いように聞こえます。ベンチマークを設定でき、より広い世界と比較して自分の位置を理解できるからです。それを見る人々にとって、あなたの能力の指標として見ることができます。教師ごとに特異的なものよりも。
標準化されたテストの問題は、標準化され、スケールするためには、評価する内容の範囲を狭めなければならないことです。そのため、人々は重要なことを評価しています。文章を読んでそれについての質問に答えられるか、数学の多肢選択問題を解けるかなどです。これらは価値のあることです。
しかし、問題は、特に学校や、学生がそれらのテストで苦戦している地域では、「このテストは重要な事の100％を測定しているわけではない。おそらく30％程度のことしか測定していない。しかし、それが測定している全てだ」という傾向があることです。そして、学生が既にそれらの部分で苦戦している場合、学校システムがそれらのことにより焦点を当てる傾向があります。
しかし、これは標準化されたテストでは測定されない他の多くのことを失い始めます。そのため、標準化されたテストは問題ないと思いますし、実際には良いことかもしれません。重要なのは、それが人為的に教育を駆動しないようにすることです。標準化されたテストで測定されることに備えるべきですが、他のこともすべきです。
しかし、私はそう言いつつも、それが現実になるのは難しいことを十分に認識しています。テストスコアに焦点が当てられ、それによって評価される場合、それを最適化したくなるでしょう。
AIが興奮させる点は、将来の標準化されたテストの範囲を広げることができることです。より自由回答形式の回答や、より多くの文章を含めることができるかもしれません。口頭試験の部分があるかもしれません。博士論文の弁護のようなものになるかもしれません。創造的な側面があるかもしれません。何かを描いて批評してもらうなど。
そして、AIが評価の範囲を広げることができれば、学校システムは今度はより広範な事柄に関心を持つようになるでしょう。
しかし、これは多くの人々がAIについて持つ別のリスクや恐れを引き起こします。「AIが人々を評価するのは怖いです。偏見はどうなるのでしょうか？」などです。
多くの人々がこれらのAIについて話すとき、それらは本質的に数字の集まり、巨大な脳の中のシナプスのモデルのようなものだと言います。そのため、時々なぜそのような結果になるのか正確に内省するのは難しいです。
しかし、非常に厳密にテストすることができます。人間の専門家に10のテストを異なる方法で評価してもらい、AIも同じ評価を与えていることを確認することができます。
実際に今、私たちのエッセイ作業の一部でこれを行っています。AIが少なくとも私たちの真のテストケースで、世界クラスのエッセイ採点者が与えるのと同じフィードバックを与えていることを確認しています。
他の形態の偏見についてもテストすることができます。名前を変えたり、これやあれを変えたり、1000の異なる回答でベンチマークを取ったときに、AIが性別や年齢、人種など、インデックスすべきでないものにインデックスしていないことを確認することができます。
多くの面で、これらのAI評価者をはるかによくストレステストすることができます。今の世界では、博士論文の弁護のような豊かな試験があります。口頭試験は非常に主観的です。上級の終身教授の一人があなたを嫌いなら、あなたは大変な状況になります。そして、その仕事の一貫性や品質管理はありません。
就職面接についても研究があります。朝早く人々が新鮮なときに面接を受けた方が、午後に疲れているときに面接を受けるよりも仕事に就く可能性が高いです。同じ面接官でも、パートナーから電話を受けて口論をしたばかりでイライラしているかもしれません。そのような面接では、あなたのチャンスは良くないでしょう。
私たちが既に持っているシステムは、信じられないほど偏っており、一貫性がありません。学術システムについて考えても、範囲を広げようとする標準化された評価、例えばIBやAP試験では、試験の半分が自由回答形式の質問で、これらのことを書かなければなりません。
これらはまだ人間によって採点されています。これらの人間は訓練を受け、採点基準を持っていますが、それでもかなり主観的です。そして、一人の人間に10,000の真のテストケースを与えて、本当に一貫して採点しているかどうかをテストすることはできません。
本の中で書いているように、AIを使って評価する際には非常に慎重でなければなりません。しかし、基準は完璧さではありません。基準は、人間の採点者が行っている現状よりも良いということです。
そうですね、AIとバイアスの問題が非常に微妙であることに完全に同意します。特に、AIは決して偏見を持っていないと言います。それは単に私たちの世界にある偏見を反映しているだけです。また、そうですね、ベースラインは人間であるべきで、人間はしばしば偏見があり、不透明で、本質的に常に間違いを犯します。
それは心に留めておくべき重要なことです。しかし、それでも言わなければなりませんが、特定の規範に従わなければならない、少し怖いオーウェル的な未来への恐れがあります。それらは偏見のない規範かもしれませんが、それでも規範です。本質的に、今や特定の方法で行動しなければならず、さもなければ分布の外側にいて、おそらく最高の学生とは見なされないかもしれません。
再び言いますが、あなたが言うように、これについて良心的であれば、注意深ければ、これらの多くは対処できると思います。しかし、これは常に私の頭の片隅にあることだと言っているだけです。これらのアプリケーションについて考えるとき。私たちはこれをすべきでないと言っているわけではありません。
実際、あなたが言ったことすべてが、次の質問に私を導きます。あなたの本を読んでいて、それがAIと教育についてだけでなく、それ以上のものだと気づきました。あなたは、AIは人間との接触や人間の相互作用に加えてあるべきだと多く言っています。
しかし、これは一つのことです。再び、「her」という映画に戻りますが、私も完全に同意します。素晴らしい映画で、誰もが見るべきです。そして、再び、私にとってもその当時は完全に空想科学小説でした。サムはそこにいたので、想像することはできましたが、それでもとても遠い感じがしました。
しかし、AIが私たちとの会話やそれへの適応がより上手くなり、再び、私たちがその時間を無駄にせず、などといったことが起こったとき、社会として私たちが断片化し始めるのではないかと心配しませんか？私が他の人間と話す必要がなくなるでしょう。なぜなら、AIのほうが簡単で、私を理解し、助けてくれるからです。これらのダイナミクスについてどのように考えていますか？
そうですね、それは本当の懸念だと思います。AIが夜中に私たちのためにそこにいて、パートナーや家族、友人がいないときに誰かと話す必要があるのと同じくらい、それが私たちを外に出て友達を作り、世界に出るようコーチすることもできることを願っています。
様々な種類のマッチメーカーになることもできるでしょう。ロマンチックなマッチメーカーかもしれません。将来的にはかなりクールなデートアプリが登場すると思います。私のAIエージェントと他の人のAIエージェントが「私たちは仲良くなれると思う。私たちの本物の生物学的バージョンを会わせるべきだ」とシミュレーションできるようなものです。
そのため、それが実際にファシリテーターになる方法があると思います。しかし、これは再び、人々がそのような使用ケースに投資する必要があります。そして再び、世界が今どこにあるかを見なければなりません。
AIが登場する前から、これらのダイナミクス、携帯電話、ソーシャルメディアがあります。私がレストランに行って、家族全員が携帯電話を見て互いを無視しているのを見た回数は数え切れません。ある意味で、それは一人で携帯電話を見ているよりも非人間化です。同じ部屋にいて、文字通り全員が互いを無視しているのですから。それは既に起こっています。
特に東アジアの一部では、流行病になっているような世代の子供たちが見られます。彼らは部屋から出てこなくなっています。ビデオゲームをしているからです。あるいは、ソーシャルメディアの袋小路に入り込んで、polarizeされたり、自分の人生に不安を感じたりしています。それは既に起こっています。
これはAIに免罪符を与えるものではありませんが、再び言いますが、このようなツールを上手く使えば…確かに、人々がそのような袋小路にさらに深く入り込むような使用ケースを作る人々がいるでしょう。それは起こるでしょう。私はそうならないことを願っていますが、起こるでしょう。
しかし、良い役者がいて、「これはあなたをもっと外の世界に出すのを助けます。もっと多くの人々を紹介します。もっと体を動かすようになります。より良く瞑想するのを助けます」というようなものを作れば、それは良いことになるでしょう。
そうですね、再び、私たちは同意見だと思います。ただ、それを行う正確な構造を見つけることは、かなり大きな努力になると思います。人類として取り組むべきだと思います。
カーン・アカデミーの多くの努力がK-12教育に焦点を当てていることに戻りましょう。これは正しいターゲットだと思いますが、その後の教育もあります。大学がありますが、継続教育もあります。カーン・アカデミー、特にAIがこれらの側面をどのように変えると考えていますか？
そうですね、これは私たちがカーン・アカデミーで常に考えてきたことです。正直なところ、私たちを最も妨げてきたのは、コンテンツを十分に速く作成する能力です。
これは、AIが再び…私はAIがまだコンテンツを作成する準備ができているとは思いません。コンテンツを作ることはできますが、まだエラーがあり、必ずしも的を射ているわけではなく、基準に合っているわけでもありません。
しかし、私たちはカーン・アカデミー内でツールを作成しています。これにより、コンテンツクリエイターの生産性が向上します。彼らはまだ承認したり否認したり編集したりしていますが、AIは手伝うことができます。以前は1日に5つの練習問題を作成していたのが、今では1日に20の練習問題を作成できるようになります。
それだけでも、カーン・アカデミーのようなツールがより多くの分野、より多くの科目領域、高等教育、大学院、最終的には専門的な学習をカバーすることができるようになります。または他の人々も。
基本的に、オンライン学習は常に人々により多くの柔軟性を与えるのに優れています。明らかに、伝統的な学校環境をサポートすることもできますが、寮の部屋で朝3時に勉強することもできます。
明らかに、働いていて家族がいる人々もたくさんいます。夜に通学して通勤する代わりに、古典的な意味での夜間学校ではなく、コンピューターに向かって、家族から離れることなく、30分や1時間を過ごすことができます。
私はAIがそれをさらに強化すると思います。それは単にもう一つの層を提供するだけです。カーン・アカデミーのビデオに対する主な批判の一つは、ビデオに質問ができないということでした。しかし、今はできます。好きなだけ深く掘り下げることができ、ソクラテス式の対話を得ることができます。そして、本物の人間の教授とより多くの方法でつながることができます。
もちろん、その本物の人間の教授と直接セッションを持つこともあるでしょう。そして、常に利用可能なAIとのやり取りは、教授にもフィードバックされます。そのため、教授はあなたが何をしているかについてより全体的な見方を持つことができます。
簡単に言えば、これは私たちだけでなく、全ての人がK-12以降の学習においてより多くのサービスを提供する能力を加速させると思います。そして、それはより柔軟になるでしょう。
さらに一つ言えることがあります。評価について少し話しましたが、AIは何をしているかの範囲を広げることができます。既に、ChatGPTやキーゴに模擬面接を行ってもらうことは、単なるプロンプト演習です。または、他の誰かを面接する練習をすることもできます。実際、多くの人にこれを試すことをお勧めします。自分が面接を受ける場合、面接官の立場に立つことができるからです。
現在、ビジネススクールでは、2年間ケースを読んで、「あなたがCEOだったら、製品の一つに問題があることを発見したけれど、リコールすれば10億ドルの損失が出るとわかった場合、どうしますか？」といった議論をします。それは素晴らしい議論ですが、今ではAIが本当のシミュレーションを行うことができます。
「これが起こりました。次はこれが起こりました。さて、どうしますか？これが正しいことだと思いますか？」というような、選択自由の冒険のようなものです。これは非常に深い、しかし非常に関連性の高い学習形式です。K-12や高等教育だけでなく、職場でも非常に関連性が高くなるでしょう。
そうですね、人々が人生を通じて本当に学び続けることに気づき、それを助けてくれる非常に簡単なツールがあることは本当にエキサイティングですね。
基本的に、あなたの本の中で、「ファウンデーション」シリーズにインスピレーションを受けてカーン・アカデミーを作ったと述べています。私もそのシリーズのファンです。つまり、あなたには文明が遠い未来にどのように進化するかを本当に理解できる心理歴史学があるわけです。
あなたがそのファンであり、また、将来を本当に予測することはできないと言っていることを考えると、今後数十年で、技術の面だけでなく、社会がどのように進化するかについて、私たちが最も驚くかもしれないことは何だと思いますか？
そうですね、多くの人々が明らかにディストピア的なSF AIシナリオについて多く話します。「ターミネーター」、「マトリックス」、他にも考えられるものがあります。ピクサーの「WALL-E」は、私が大好きな映画ですが、少しディストピア的ではありますが、それほどディストピア的ではないバージョンかもしれません。
私は「スタートレック」の現実により重点を置く傾向があります。「スタートレック」について考えると、それは物質的欠乏のない世界です。「スタートレック」では明示的に言われていませんが、食べ物が欲しければ、複製機に作ってもらうだけです。コミュニケーション、全てがそこにあります。それは豊富にあり、その現実では誰も飢えていません。
そして、全ての経済学は希少性の概念に基づいています。市場と価格設定が必要です。私はかつてヘッジファンドのアナリストでした。これが私の仕事の全てでした。これらの希少な資源をどのように配分するかを理解するために、市場と価格設定が必要です。
しかし、AIが創造する豊かさについて考えると、AIとロボット工学が創造する豊かさについて考えると、社会には選択肢があります。私たちは「スタートレック」の現実になり、全ての人が研究者、探検家、医者、カウンセラー、芸術家になることができ、その豊かさに参加できるようになるでしょうか？
それとも、シリコンバレーの一部の人々、あなたや私のような人々だけがこれを利用でき、他の全ての人々が参加できないような、ある種のディストピア的な世界になるのでしょうか？あるいは、社会を安定させるために大規模な再分配を行うのでしょうか？
再分配は通常、再分配を嫌う人々、つまり重税を課される人々が「それは私の稼ぎだ。なぜ他の人々にそれを与えるのか」と言います。しかし、実際には、受け取る側の人々にとってはさらに悪いと思います。目的意識や意味の感覚がなければ。
結局のところ、人間は何よりも贅沢よりも、必要とされていると感じたい、目的意識を持ちたいと思っています。そして明らかに、他の人々とつながりたいとも思っています。
そのため、再分配バージョンは、「WALL-E」で起こることのようなもので、人々にすることがあまりありません。それは良い現実ではありません。
私は「スタートレック」の現実に向かうことを望み、そのために働きます。他の人々も願わくばそうするでしょう。可能な限り多くの人々が、労働ピラミッドの頂点にある知識経済に参加できるようにする最良の方法は教育を通じてです。
そして、労働市場を特定の方法で混乱させ、置き換えるのと同じツールを使って、全ての人のスキルを向上させましょう。
現在、おそらく5%の人々が研究者になるような教育を受けています。それが30%や40%になったらどうでしょうか？私たちが発見する薬のことを考えてください。私たちが解決する問題のことを考えてください。
同様に、現在5%から10%の人々が起業家になる教育や機会を得ています。それが80%になったらどうでしょうか？私たちが見るイノベーションのことを考えてください。
そう、それは私が見たいものです。
そうですね、私はそのビジョンに共感します。これは私の最後の伝統的な質問につながります。
AIとそれがもたらすものについて考えるとき、あなた個人的に、そしておそらくカーン・アカデミー以外で、最も期待していることは何ですか？あるいは、最も期待していないことは何ですか？
最も期待していないことから始めましょう。AIが詐欺や攻撃、ディープフェイク、偽情報、偏極化したコンテンツに使用されることを本当に心配しています。それは既に起こっています。
私たちは既に家族でパスコードを持っています。ある日、私の子供の声に聞こえるものから電話がかかってきたら、パスコードは何かと聞いて確認できるようにしています。
個人的に最も興味があるのは、創造的な表現のツールとしてのAIです。私の中には、いつか壮大なビデオゲームや壮大な映画を作りたいという部分があります。
しかし、私はそれが得意かどうかわかりませんし、そのフィールドに入ることさえできないと感じていました。ゲートキーパーが私に注目してくれないかもしれないからです。
しかし、YouTubeが私たちにゲートキーパーをバイパスすることを可能にしたのと同じように – 私はビデオを先生や学生に公開するために誰かにピッチする必要はありませんでした。単に公開することができました。そして明らかに、非常に低コストで制作するために他のテクノロジーを使用することができました。
今や、映画を作ることができ、本当に没入感のあるゲームを作ることができ、壮大な小説さえ作ることができる世界があります。そして再び、AIが全てを行うわけではありません。人間のクリエイターがエディターとして、それを導くことが非常に重要になるでしょう。
しかし、より多くの人々が自分自身をより良く表現できるようになるでしょう。その多くは良くないでしょう。YouTubeの多くが良くないのと同じように。しかし、他の方法では発見されなかったであろう本当に素晴らしいものも発見することになるでしょう。
そのため、私は個人的にそれに興奮しています。私は息子に言いました。彼はピアノが大好きです。「これらのピアノ作品のミュージックビデオを作り始めたらどうだ？生成AIを使って、本当に自分にとって意味のあるものにしてみたら」と。
それは素晴らしいことです。私たちが10代のときには利用できなかったものです。数年後には、ほとんどの人々が本当に高品質なショートフィルムを作ることができるようになるでしょう。
そして、それはあなたが持っている予算や所属するスタジオに基づくものではなく、あなたの創造性やストーリー感覚、そして新しいことを行うことに基づくものになるでしょう。そして、それはかなりエキサイティングな世界だと思います。
そうですね、あなたはかつて漫画家で、ヘビーメタルバンドで歌っていましたね。今や他の才能を全て発見できるでしょう。
その通りです。
サル、これは魅力的な会話でした。本当に楽しかったです。
ありがとうございます、アレクサンダー。
聞いてくださってありがとうございます。私と同じくらいこの会話を楽しんでいただけたなら嬉しいです。もしそうなら、このポッドキャストを友人と共有し、購読して、コメントでフィードバックを残してください。
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